《Statistical Analysis And Data Mining》雜志目前處于幾區?
來源:優發表網整理 2024-09-18 11:09:37 444人看過
《Statistical Analysis And Data Mining》雜志在中科院分區中的情況如下:大類學科:數學, 分區:4區; 小類學科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE計算機:人工智能, 分區:4區。
中科院分區決定了SCI期刊在學術界的地位和影響力,對科研人員和學術機構具有重要的參考價值,具體如下:
對SCI期刊的評價:中科院分區通過將SCI期刊按照3年平均影響因子劃分為不同的等級,為科研人員和學術機構提供了一個評估SCI期刊學術影響力的重要依據。分區越高,說明該期刊在學科內的學術影響力越大,發表的文章質量越高。
對科研人員的成果評估:科研人員發表的論文所在的中科院分區,可以作為評估其研究成果質量的一個指標。
對科研資源的分配:中科院分區在科研資源分配方面也起到重要作用。科研機構在制定科研政策、分配科研資源時,會參考中科院分區。
對科研人員投稿的指導:中科院分區為科研人員選擇投稿期刊提供了參考。科研人員在選擇投稿期刊時,會參考中科院分區,以提高論文被接受的可能性,并增加研究成果的影響力。
《Statistical Analysis And Data Mining》雜志是一本專注于計算機:人工智能領域的國際期刊,由Wiley-Blackwell?出版,創刊于2008年,出版周期為6 issues/year。
統計分析和數據挖掘涉及數據分析的廣泛領域,包括統計方法、機器學習、數據挖掘和應用。主題包括用于分析大量復雜數據集的統計和計算方法、新穎的統計和/或機器學習方法和理論,以及具有高影響力的最先進的應用。特別令人感興趣的是描述創新分析技術并討論其在實際問題中的應用的文章,以便科學、工程和商業領域的專家能夠理解并受益。
該期刊的重點是滿足以下一個或多個標準的論文:
解決與海量復雜數據集相關的數據分析問題
開發創新的統計方法、機器學習算法或跨學科思想集成方法,例如統計學、計算機科學、電氣工程、運籌學。
通過新的統計和/或計算模型制定和解決挑戰現有范式的具有重大影響的現實問題
對突出的研究主題進行調查。
《Statistical Analysis And Data Mining》雜志學術影響力具體如下:
在學術影響力方面,IF影響因子為2.1,顯示出其在計算機:人工智能學領域的學術影響力和認可度。
JCR分區:Q1
按JIF指標學科分區,在學科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q3,排名:123 / 197,百分位:37.8%;COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS中為Q3,排名:101 / 169,百分位:40.5%;STATISTICS & PROBABILITY中為Q1,排名:26 / 168,百分位:84.8%;
按JCI指標學科分區,在學科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE中為Q3,排名:105 / 198,百分位:47.22%;COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS中為Q3,排名:94 / 169,百分位:44.67%;STATISTICS & PROBABILITY中為Q2,排名:69 / 168,百分位:59.23%;
《Statistical Analysis And Data Mining》雜志的審稿周期預計為:平均審稿速度 ,投稿需滿足English撰寫,期刊注重原創性與學術嚴謹性,明確拒絕抄襲或一稿多投,Gold OA占比:24.24%,這使得更多的研究人員能夠免費獲取和引用這些高質量的研究成果。
該雜志其他關鍵數據:
CiteScore分區(數據版本:2024年最新版):3.2,進一步證明了其學術貢獻和影響力。
H指數:26,年發文量:35篇
CiteScore分區(數據版本:2024年最新版)
CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore排名 | ||||||||||||||||
3.2 | 0.625 | 0.982 |
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名詞解釋:
CiteScore:衡量期刊所發表文獻的平均受引用次數。
SJR:SCImago 期刊等級衡量經過加權后的期刊受引用次數。引用次數的加權值由施引期刊的學科領域和聲望 (SJR) 決定。
SNIP:每篇文章中來源出版物的標準化影響將實際受引用情況對照期刊所屬學科領域中預期的受引用情況進行衡量。
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